The Potential of Docosahexaenoic Acid (DHA) in SARS-CoV-2 Management: DHA Reduces ACE2 Levels in Endothelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) is a transmembrane protein located on the surface of endothelial cells that promotes vasodilation by promoting the hydrolysis of angiotensin II. However, ACE2 also serves as the cellular receptor for SARS-CoV-2. Infection by SARS-CoV-2 can promote endothelial dysfunction which in turn is associated with greater infection severity. Long chain omega-3 fatty acids (n3 PUFA) like eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) are reported to prevent endothelial dysfunction. Thus, we hypothesize that treatment with n3 PUFA may suppress the actions of SARS-CoV-2 on endothelial cells, potentially through endothelial ACE2. The objective of the study was therefore to investigate whether changes in ACE2 levels occur as part of the endothelial response to n3 PUFA treatment. Male fa/fa Zucker rats were randomised into 4 PUFA-based diet groups: α-linoleic acid (ALA), EPA, DHA, and linoleic acid (LA), for 8 weeks. EA.hy926 cells were cultured to sub-confluent and quiescent states and treated with various doses of DHA, EPA, and ALA for 8 or 24 h. ACE2 levels in tissues and cells were quantified by Western blotting. In contrast to ALA and EPA, DHA treatment significantly reduced ACE2 levels in rat heart, aorta, and kidney but not lungs after 8 weeks of diet intervention. EPA only showed this reduction compared to ALA in kidney. Interestingly, when applied to human endothelial cells in culture, DHA decreased ACE2 levels of growing EA.hy926 cells even at relatively low doses, but no significant effect was observed in quiescent cells. EPA also had an effect, but only at an extremely high dose. DHA reduced ACE2 levels in key organs and human endothelial cells, which should produce beneficial effects by lowering the susceptibility of cells to SARS-CoV-2. St Boniface Hospital Foundation - Research Without Borders and University of Manitoba - GETS
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».